Введение
1 Математические модели, методы и алгоритмы поиска ключевых слов, основанные на скрытых Марковских моделях 13
1.1 Байесовский критерий минимума средних потерь 14
1.2 Предобработка акустического сигнала 16
1.3 Моделирование акустического сигнала при помощи скрытых Марковских моделей 21
1.3.1 Определение скрытой Марковской модели 21
1.3.2 Моделирование акустического сигнала при помощи СММ 22
1.3.3 Учет контекстной зависимости при моделировании акустического сигнала с помощью СММ 26
1.3.4 Расчет акустической вероятности Р(0\9Я) 30
1.4 Оценка параметров скрытых Марковских моделей 30
1.4.1 Метод максимального правдоподобия 31
1.4.2 Дискриминативные методы оценки параметров акустических моделей 33
1.5 Моделирование языка 39
1.6 Декодирование 41
1.6.1 Витерби-декодирование 42
1.6.2 Алгоритм перемещающегося маркера 44
1.6.3 Компенсация ошибок языковой и акустической моделей при помощи штрафа добавления слова и языкового множителя 47
1.7 Системы поиска ключевых слов, основанные на скрытых Марковских моделях .48
1.7.1 Величины, характеризующие качество работы системы поиска ключевых слов
49
1.8 Недостатки и направление их разрешения 50
1.9 Постановка задачи исследования 52
Выводы 55
2 Длинноконтекстные акустические модели фонем для уточненного моделирования ключевых слов 56
2.1 Длинноконтекстные акустические модели фонем 58
2.2 Критерий близости скрытых Марковских моделей 60
2.2.1 Расчет интеграла / 61
2.2.2 Итеративный алгоритм расчета критерия близости для скрытых Макровких моделей 64
2.2.3 Аппроксимация акустической близости 66
2.3 Показатель влияния контекста на параметры акустических моделей фонем 71
2.4 Аппроксимация длинноконтекстных акустических моделей фонем, оптимальная с точки зрения влияния контекста на параметры моделей 72
2.5 Программная реализация и экспериментальные исследования системы поиска ключевых слов, использующей длинно контекстные модели фонем 74
2.5.1 Программная реализация системы поиска ключевых слов, использующей длинноконтекстные модели фонем 74
2.5.2 Экспериментальные исследования системы поиска ключевых слов, использующей длинноконтекстные модели фонем 81
Выводы 85
3 STRONG Словарь системы поиска ключевых слов, оптимальный с точки зрения минимума
средней ошибки распознавания STRONG 86
3.1 Задача формирования словаря заполнения как задача разбиения слов языка на непересекающиеся подмножества 90
3.2 Целевая функция разбиения слов языка на непересекающиеся подмножества 91
3.3 Расчет перекрестной энтропии пары скрытых Марковских моделей 97
3.3.1 Расчет интеграла l[x[y),Xmm) 98
3.3.2 Итеративный алгоритм расчета перекрестной энтропии для скрытых Марковских моделей 101
3.4 Метод кластеризации слов языка на непересекающиеся подмножества 105
3.5 Программная реализация и экспериментальные исследования системы поиска ключевых слов, использующей метод формирования словаря заполнения, оптимальный с точки зрения минимума средней ошибки распознавания 108
3.5.1 Программная реализация системы поиска ключевых слов, использующей оптимальный метод формирования словаря заполнения 108
3.5.2 Экспериментальные исследования системы поиска ключевых слов, использующей оптимальный метод формирования словаря заполнения 111
3
Выводы 113
Заключение 114
Литература
